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4.4 多样本单特征值计算
在前面的代码中，我们一直使用单样本计算来实现神经网络的训练过程，但是单样本计算有一些缺点：
- 很有可能前后两个相邻的样本，会对反向传播产生相反的作用而互相抵消。假设样本1造成了误差为0.5，w的梯度计算结果是0.1；紧接着样本2造成的误差为-0.5，w的梯度计算结果是-0.1，那么前后两次更新w就会产生互相抵消的作用。
- 在样本数据量大时，逐个计算会花费很长的时间。由于我们在本例中样本量不大（200个样本），所以计算速度很快，觉察不到这一点。在实际的工程实践中，动辄10万甚至100万的数据量，轮询一次要花费很长的时间。
如果使用多样本计算，就要涉及到矩阵运算了，而所有的深度学习框架，都对矩阵运算做了优化，会大幅提升运算速度。打个比方：如果200个样本，循环计算一次需要2秒的话，那么把200个样本打包成矩阵，做一次计算也许只需要0.1秒。
下面我们来看看多样本运算会对代码实现有什么影响，假设我们一次用3个样本来参与计算，每个样本只有1个特征值。
4.4.1 前向计算
由于有多个样本同时计算，所以我们使用\(x_i\)表示第 \(i\) 个样本，X是样本组成的矩阵，Z是计算结果矩阵，w和b都是标量：
\[ Z = X \cdot w + b \tag{1} \]
把它展开成3个样本（3行，每行代表一个样本）的形式：
\[ X=\begin{pmatrix} x_1 \\ x_2 \\ x_3 \end{pmatrix} \]
\[ Z= \begin{pmatrix} x_1 \\ x_2 \\ x_3 \end{pmatrix} \cdot w + b = \begin{pmatrix} x_1 \cdot w + b \\ x_2 \cdot w + b \\ x_3 \cdot w + b \end{pmatrix} = \begin{pmatrix} z_1 \\ z_2 \\ z_3 \end{pmatrix} \tag{2} \]
\(z_1、z_2、z_3\)是三个样本的计算结果。根据公式1和公式2，我们的前向计算python代码可以写成：
def __forwardBatch(self, batch_x):
Z = np.dot(batch_x, self.w) + self.b
return ZPython中的矩阵乘法命名有些问题，np.dot()并不是矩阵点乘，而是矩阵叉乘，请读者习惯。
4.4.2 损失函数
用传统的均方差函数，其中，z是每一次迭代的预测输出，y是样本标签数据。我们使用m个样本参与计算，因此损失函数为：
\[J(w,b) = \frac{1}{2m}\sum_{i=1}^{m}(z_i - y_i)^2\]
其中的分母中有个2，实际上是想在求导数时把这个2约掉，没有什么原则上的区别。
我们假设每次有3个样本参与计算，即m=3，则损失函数实例化后的情形是：
\[ \begin{aligned} J(w,b) &= \frac{1}{2\times3}[(z_1-y_1)^2+(z_2-y_2)^2+(z_3-y_3)^2] \\ &=\frac{1}{2\times3}\sum_{i=1}^3[(z_i-y_i)^2] \end{aligned} \tag{3} \]
公式3中大写的Z和Y都是矩阵形式，用代码实现：
def __checkLoss(self, dataReader):
X,Y = dataReader.GetWholeTrainSamples()
m = X.shape[0]
Z = self.__forwardBatch(X)
LOSS = (Z - Y)**2
loss = LOSS.sum()/m/2
return lossPython中的矩阵减法运算，不需要对矩阵中的每个对应的元素单独做减法，而是整个矩阵相减即可。做求和运算时，也不需要自己写代码做遍历每个元素，而是简单地调用求和函数即可。
4.4.3 求w的梯度
我们用 J 的值作为基准，去求 w 对它的影响，也就是 J 对 w 的偏导数，就可以得到w的梯度了。从公式3看 J 的计算过程，\(z_1、z_2、z_3\)都对它有贡献；再从公式2看\(z_1、z_2、z_3\)的生成过程，都有w的参与。所以，J 对 w 的偏导应该是这样的：
\[ \begin{aligned} \frac{\partial{J}}{\partial{w}}&=\frac{\partial{J}}{\partial{z_1}}\frac{\partial{z_1}}{\partial{w}}+\frac{\partial{J}}{\partial{z_2}}\frac{\partial{z_2}}{\partial{w}}+\frac{\partial{J}}{\partial{z_3}}\frac{\partial{z_3}}{\partial{w}} \\ &=\frac{1}{3}[(z_1-y_1)x_1+(z_2-y_2)x_2+(z_3-y_3)x_3] \\ &=\frac{1}{3} \begin{pmatrix} x_1 & x_2 & x_3 \end{pmatrix} \begin{pmatrix} z_1-y_1 \\ z_2-y_2 \\ z_3-y_3 \end{pmatrix} \\ &=\frac{1}{m} \sum^m_{i=1} (z_i-y_i)x_i \\ &=\frac{1}{m} X^T \cdot (Z-Y) \\ \end{aligned} \tag{4} \]
其中：
\[X =
\begin{pmatrix}
x_1 \\
x_2 \\
x_3
\end{pmatrix}, X^T =
\begin{pmatrix}
x_1 & x_2 & x_3
\end{pmatrix}
\]
公式4中最后两个等式其实是等价的，只不过倒数第二个公式用求和方式计算每个样本，最后一个公式用矩阵方式做一次性计算。
4.4.4 求b的梯度
\[ \begin{aligned} \frac{\partial{J}}{\partial{b}}&=\frac{\partial{J}}{\partial{z_1}}\frac{\partial{z_1}}{\partial{b}}+\frac{\partial{J}}{\partial{z_2}}\frac{\partial{z_2}}{\partial{b}}+\frac{\partial{J}}{\partial{z_3}}\frac{\partial{z_3}}{\partial{b}} \\ &=\frac{1}{3}[(z_1-y_1)+(z_2-y_2)+(z_3-y_3)] \\ &=\frac{1}{m} \sum^m_{i=1} (z_i-y_i) \\ &=\frac{1}{m}(Z-Y) \end{aligned} \tag{5} \]
公式5中最后两个等式也是等价的，在python中，可以直接用最后一个公式求矩阵的和，免去了一个个计算\(z_i-y_i\)最后再求和的麻烦，速度还快。
def __backwardBatch(self, batch_x, batch_y, batch_z):
m = batch_x.shape[0]
dZ = batch_z - batch_y
dW = np.dot(batch_x.T, dZ)/m
dB = dZ.sum(axis=0, keepdims=True)/m
return dW, dB代码位置
ch04, HelperClass/NeuralNet.py
